본 연구에서는 기존의 한정합리적인 모델에서 자주 언급된 운전자의 인지의 한계와 정보처리능력의 한계에 초점을 두어 운전자의 경로선택 행동에 대한 모델링과 정보제공에 따른 운전자의 교통환경에 대한 신념(belief) 형성과정을 살펴보기로 한다. 나아가 기존의 운전자의 기대형성 및 경로선택 행동에서 자주 인용된 모델들이 가지는 문제점과 현실에서 도입을 위한 한계점을 지적하고 실제의 도로 네트워크를 가정한 시뮬레이션을 통하여 운전자의 이질 성에 따른 경로선택 행동과 운전자의 도로 환경에 대한 신념 형성의 과정을 모델링 하였다. 본 연구를 통해 도로의 특성 및 운전자 그룹의 특성에 따라 운전자의 학습 과정과 정보의 가치가 달라짐을 확인 할 수 있었다. 먼저 교통량의 증가에 민감하게 도로의 혼잡이 심해지는 환경에서 정보의 효용이 커지는 것을 알 수 있었으며, 운전하는 횟수의 차이에 따라 정보의 가치가 차이가 남을 확인할 수 있었다. 나아가 한정된 교통환경하에서 매일 주행하는 운전자의 비율 차이가 운전자가 형성하게 되는 경로의 특성에 대한 신념의 차이로 이어짐도 확인할 수 있었다.
본 연구는 PG기법을 적용한 도로환경의 개선이 운전자의 도로이용 만족도 및 주행속도에 미치는 영향을 알아보고, 도로 개선여부에 따른 만족도나 행동의 차이가 운전자의 주관적 운전부하 수준과 어떠한 관계를 가지는지 알아 보기 위해 시행되었다. 현장조사 결과를 바탕으로 시나리오를 제작하고 시뮬레이터를 이용하여 실험한 결과, 전반적으로 PG기법을 이용한 도로 개선 후 조건에 대해 운전자들이 더 높은 만족도를 보였으며, 위험구간에 접근하는 과정에서 나타나는 감속의 패턴도 더 안정적인 것으로 확인되었다. 주관적 운전부하 수준에 따른 감속 양상은 도로의 물리적 조건에 따라 조금씩 다르게 나타났으며, 주관적 운전부하가 높은 운전자들은 PG기법 이후 정보제공 부문의 개선사항에 대해 오히려 불만족하다는 반응을 보였다. 이는 운전자의 특성에 따라 유익한 정보가 때로는 운전을 방해하는 자극으로 해석될 수 있음을 의미한다. PG기법의 활성화 및 운전자의 안전운전을 유도하기 위해서는 PG기법과 관련을 가지는 인적요인, 특히 교통약자에 집중한 후속 연구가 이뤄져야 할 것이다.
최근 사업용운전자들의 음주운전이 증가하고 있다. 본 연구는 사업용운전자들의 음주문제행동에 영향을 미치는 요인으로 스트레스 대처방식을 상정하고 스트레스 대처방식이 생활스트레스를 증가시켜 음주문제행동에 영향을 주는지를 알아보고자 하였다. 총 1308명의 사업용운전자들이 연구에 참여하였다. 연구결과, 사업용운전자들의 스트레스 대처방식으로 문제해결, 조력추구, 정서적 완화, 소망적 사고, 수동적 회피 5개 방식이 확인되었으며, 이 중 문제해결, 소망적 사고, 수동적 회피 대처방식에서만 생활스트레스의 매개효과가 관찰되었다. 즉 문제해결 전략을 적게 사용할수록, 소망적 사고와 수동적 회피 전략을 많이 사용할수록 생활스트레스는 높았으며, 이것은 다시 음주문제행동을 높이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 스트레스 대처방식에 대한 운전자 교육의 필요성을 시사하고 있다.
교통문화를 구성하는 요소로 크게 법규 및 단속, 교통시설, 교육으로 볼 수 있다. 운전자는 운전 중 교통법규를 지켜야 하고 교통단속은 물리적인 처벌을 통해 운전자의 행동에 직접적인 영향을 미치고 교통문화의 형성에도 큰 영향을 미친다. 교통시설에 적응하는 운전행동이 누적되어 습관이 되고 이러한 습관이 모여 교통문화를 형성하게 된다. TCI 조사는 지자체별 교통문화 수준을 객관적으로 측정하여 교통행정기관과 학계 등에 교통문화 수준 향상을 위한 정책 개발 및 연구의 객관적인 기초자료를 제공하고자 시작되었다. 그러나 지역 간 상대적 비교를 통해 객관적인 비교와 선행적 추이의 유도, 각 지자체가 갖고 있는 평가 타당성에 관한 인식 등을 감안하면 조사결과의 품질을 보다 높여야 할 필요성 또한 증가하고 있어 개선이 필요한 실정이다. 이러한 문제에 관한 개선을 위해 교통문화와 관련성이 높은 사고건수 항목을 제시하였다.
감정으로 인해 생기는 신체적 정신적인 변화는 운전이나 학습 행동 등 다양한 행동에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이러한 감정을 인식하는 것은 운전 중 위험한 감정 인식 및 제어 등 다양한 산업에서 이용될 수 있기 때문에 매우 중요한 과업이다. 본 논문에는 서로 도메인이 다른 음성과 영상 데이터를 모두 이용하여 감정을 인식하는 멀티모달 모델을 구현하여 감정 인식 연구를 진행했다. 본 연구에서는 RAVDESS 데이터를 이용하여 영상 데이터에 음성을 추출한 뒤 2D-CNN을 이용한 모델을 통해 음성 데이터 특징을 추출하였으며 영상 데이터는 Slowfast feature extractor를 통해 영상 데이터 특징을 추출하였다. 감정 인식을 위한 제안된 멀티모달 모델에서 음성 데이터와 영상 데이터의 특징 벡터를 통합하여 감정 인식을 시도하였다. 또한 멀티모달 모델을 구현할 때 많이 쓰인 방법론인 각 모델의 결과 스코어를 합치는 방법, 투표하는 방법을 이용하여 멀티모달 모델을 구현하고 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하여 각 모델의 성능을 확인하였다.
본 연구는 노인들의 위험과 관련된 행태 및 손상 관련 특성을 파악하기 위하여 교육학의 개념을 의학에 적용한 융복합 연구이다. 전 국민을 대상으로 2010년 8월에서 10월까지 시행한 '2010년 지역사회건강조사'의 원시자료중 위험행동과 관련된 지표 및 손상발생 관련 지표를 65세 미만과 65세 이상으로 나누어 두 군 간의 차이를 비교분석하였다. 자동차안전벨트 착용률(85.16% vs 78.81%)은 노인에서 높았고 음주운전경험(12.99% vs 13.24%)은 더 낮았다. 오토바이 보호장구는 노인이 더 많이 착용하였으나(60.16% vs 51.87%), 자전거 보호장구는 노인에서 더 적게 착용하였다(2.37% vs 4.82%). 손상경험률은 노인에서 더 높았고(5.6% vs 4.76%) 특히 추락이 많이 발생하였다(1.07% vs 2.22%). 결론적으로 노인들은 청장년층에 비해 위험행동은 적게 하였으나 손상은 더 많이 발생하였다.
자동차의 운전은 지각, 의사결정, 운동능력 등 다양한 능력을 필요로 하는 복잡한 행동의 연속이고, 지속적인 고도의 의식집중이나 외부자극에 대한 긴장감이 유발되므로 운전자는 피로를 느끼게 되며, 이러한 피로는 교통사고의 원인이 되고 있다. 그럼에도 불구하고 복잡한 도시생활, 교통체증, 직업적인 특성 등에 의하여 운전자가 차량 내에서 보내는 시간은 증가하고 있고, 그에 따른 피로나 스트레스를 피할 수 없는 실정이다. 본 연구에서는 산소공급에 의한 운전 중 피로경감의 가능성을 알아 보기 위하여 주관적인 평가 및 반응시간 테스트를 통하여 각각 다른 산소농도를 공급할 때의 주행시간 경과에 따른 운전 피로감을 검토하였다. 그 결과, 주관적 피로감은 저농도(18%)의 산소조건에서 가장 피로를 많이 느끼고 고농도(30%)의 산소조건에서의 피로감은 상대적으로 감소하였다. 졸림감도 1시간 이상 주행시간이 경과된 경우에 고농도 산소조건에서 상대적으로 감소하는 경향을 보였다. 또한, 주행 2시간 후에 급정거의 지시로부터 브레이크에 반응하는 시간은 저농도의 산소조건에 비하여 고농도의 산소조건에서 유의하게 감소하는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 자동차 운전 중에 산소농도가 저하되면 현저하게 피로를 느끼게 되고, 고농도의 산소를 공급하는 경우는 상대적으로 피로감이 저하되며 반응시간이 단축되는 것으로 나타나, 산소공급에 의하여 운전자의 피로가 경감될 수 있다고 시사되었다.
최근 자동차 산업 및 기술이 발전함에 따라 기계적인 부분에서 서비스적인 부분으로 관심이 점점 바뀌고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 운전자에게 보다 안정적이며 편리한 운전 환경을 조성하기 위한 방법으로 감정 및 인지 인식에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 감정 및 주의력을 인식하는 것은 감정공학 기술로서 이 기술은 1980년대 후반부터 얼굴, 음성, 제스처를 통해 인간의 감정을 분석하고 이를 통해 인간 진화적인 서비스를 제공하기 위한 기술로 연구되어 왔다. 이와 같은 기술을 자동차 기술에 접목시키고 운전자의 안정적인 주행을 돕고 운전자의 감정 및 인지 상황에 따른 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하고 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문은 운전자가 안전 운전을 하기 위해 생체-행동 신호를 이용하여 감정 및 졸음, 주의력의 신호를 추출하여 일정한 형태의 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 운전자의 감정 및 졸음, 주의력의 특징 점들을 검출하여, 그 결과 값을 Multi-Modal 방법을 통해 응합함으로써 운전자의 감정 및 주의력 상태를 인식할 수 있는 시스템을 개발하는데 목표를 두고 있다.
최근 원전 경보시스템은 운전원이 상황을 판단하는 데 불필요한 일시적인 경보나 결과 경보를 감축 및 억제하여 운전원의 주의가 특별히 필요한 경보에 집중하도록 하는 개량형 경보처리를 필요로 한다. 데이터베이스를 기반으로 원전 개량형 경보 시스템은 데이터베이스에 어떤 이벤트가 발생하면, 특정 공정을 검사해 조건이 맞는 경우 어떤 행동을 자동적으로 수행하여 경보처리를 수행할 필요가 있다. 또한 능동규칙의 사용으로 데이터베이스 상태 변화에 자동으로 대응하는 유용성을 확보해야 한다. 따라서 시간제한 개념을 가지는 데이터베이스 모델과 이를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 가진 실시간 시스템을 구축하여 경보감축 및 억제를 수행할 수 있다. 본 논문은 원전의 개량형 경보처리를 위한 데이터베이스 설계 고려 사항들을 분석하여 실시간 능동 데이터베이스 기술을 도입하기 위한 분석을 수행한다. 그리고 능동 규칙을 이용한 개량형 경보처리 예와 구현 고려사항을 파악한 후 개발 계획을 정립한다.
Using driving simulator, we analyzed the driving behavior of an older driver on intersection and measured the pychological load to HRV. As a results, older drivers started to enter the more complex intersection on a great distance and on low velocity for safety driving. On the other hand, the value of HRV would be lower on more complex intersections. It suggested that an older driver allowed for his own losses of physiological and cognitive function and recognized low level of driving confidence relatively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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